pos.drop([biggest],axis=1,inplace=True)是什么意思

时间: 2023-02-12 19:36:19 浏览: 389
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ss.rar_biggest84v_调速功能

pos.drop([biggest],axis=1,inplace=True) 意思是删除名为 "biggest" 的列，并在原始数据上进行修改。 pos 是一个 Pandas DataFrame 对象，drop 方法用于删除指定的行或列。 参数 [biggest] 指的是要删除的列的名称，axis=1 指的是删除列， inplace=True 表示在原始数据上进行修改。
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解释代码def dataIterator(feature_file,label_file,dictionary,batch_size,batch_Imagesize,maxlen,maxImagesize): fp=open(feature_file,'rb') features=pkl.load(fp) fp.close() fp2=open(label_file,'r') labels=fp2.readlines() fp2.close() targets={} # map word to int with dictionary for l in labels: tmp=l.strip().split() uid=tmp[0] w_list=[] for w in tmp[1:]: #if dictionary.has_key(w): if w in dictionary.keys(): w_list.append(dictionary[w]) else: print ('a word not in the dictionary !! sentence ',uid,'word ', w) sys.exit() targets[uid]=w_list imageSize={} for uid,fea in features.items(): imageSize[uid]=fea.shape[1]*fea.shape[2] imageSize= sorted(imageSize.items(), key=lambda d:d[1]) # sorted by sentence length, return a list with each triple element feature_batch=[] label_batch=[] feature_total=[] label_total=[] uidList=[] batch_image_size=0 biggest_image_size=0 i=0 for uid,size in imageSize: if size>biggest_image_size: biggest_image_size=size fea=features[uid] # cv2.namedWindow(uid, 0) # cv2.imshow(uid, fea) # cv2.waitKey(0) lab=targets[uid] batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) if len(lab)>maxlen: print ('sentence', uid, 'length bigger than', maxlen, 'ignore') elif size>maxImagesize: print ('image', uid, 'size bigger than', maxImagesize, 'ignore') else: uidList.append(uid) if batch_image_size>batch_Imagesize or i==batch_size: # a batch is full feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) i=0 biggest_image_size=size feature_batch=[] label_batch=[] feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) i+=1 else: feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) i+=1 # last batch feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) print ('total ',len(feature_total), 'batch data loaded') return list(zip(feature_total,label_total)),uidList

这段代码定义了一个名为dataIterator的函数，它有七个参数：feature_file、label_file、dictionary、batch_size、batch_Imagesize、maxlen和maxImagesize。 函数的作用是迭代读取特征文件和标签文件中的数据，并将...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

for dataset in datasets: # 遍历数据集列表 print(dataset) # 输出当前数据集 if dataset not in out_results: # 如果当前数据集不在输出结果中 out_results[dataset] = {} # 添加一个空字典作为该数据集的输出...

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#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> char * getMax(char (*ss)[15]) { char temp[15]; static char str[15]; int index=0; if (strcmp(ss[0], ss[1])<0) { strcpy(temp, ss[1]); strcpy(ss[1],ss[0]); strcpy(ss[0],temp); index = 1; } if (strcmp(ss[0], ss[2]) < 0) { strcpy(temp,ss[2]); strcpy(ss[2],ss[0]); strcpy(ss[0],temp); index = 2; } strcpy(str,ss[0]); return str; } void dayin(char* aa) { printf("the biggest is %s\n",aa); //printf("the index=%d",index); } int main() { printf("input 3 characters\n"); char aa[3][15] = {0}; for (int i = 0; i < 3; i++) { int temp=gets(aa[i]); } char *s=getMax(aa); dayin(s); }；该程序有什么问题

1. 使用了不安全的 gets 函数读取输入，会导致缓冲区溢出的风险，应该使用 fgets 函数替代。 2. getMax 函数返回的是一个指向静态局部变量的指针，如果该指针被传递到其他函数或线程中，那么该指针所指向的值可能会...

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> char * getMax(char (*ss)[15]) { char temp[15]; static char str[15]; int index=0; if (strcmp(ss[0], ss[1])<0) { strcpy(temp, ss[1]); strcpy(ss[1],ss[0]); strcpy(ss[0],temp); index = 1; } if (strcmp(ss[0], ss[2]) < 0) { strcpy(temp,ss[2]); strcpy(ss[2],ss[0]); strcpy(ss[0],temp); index = 2; } strcpy(str,ss[0]); return str; } void dayin(const char* aa) { printf("the biggest is %s\n",aa); //printf("the index=%d",index); } int main() { printf("input 3 characters\n"); char aa[3][15] = {0}; for (int i = 0; i < 3; i++) { int temp=gets(aa[i]); printf("temp=%d\n",temp); } char *s=getMax(aa); dayin(s); };该程序有什么问题

1. 使用了不安全的gets函数获取输入，存在缓冲区溢出的风险。 2. getMax函数中使用了静态变量str作为返回值，存在线程安全问题。 3. getMax函数中的比较和交换逻辑存在问题，没有考虑到三个字符串的大小关系。 4....

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